摘要： 在 2025 年多云、外包协同成为常态的运维环境下，企业在选型运维堡垒机／运维审计系统时，已不再仅仅关注“谁登录、从哪台机”这一入口层面，而必须直面 “谁下达了什么命令、得到了什么返回文本” 的内容级证据闭环。本文面向高频脚本绕行运维、外包协同、跨地域堡垒机绕行运维、敏感数据访问等现实痛点，从选型逻辑、关键技术指标、主流方案对比、典型厂商产品推荐、真实落地案例出发，帮助安全运维团队建立一套“可检核、可训维、可落地”的运维堡垒机采购与实施思路。 阅读全文

摘要： 在数据安全法规日益严格的2025年，企业选择合适的数据分类分级工具已成为合规运营和风险管控的核心环节。本文从实际选型需求出发，通过六大关键维度深度对比市场主流产品，并针对不同行业场景提供具体选型建议，帮助企业精准匹配最适合的解决方案。 阅读全文

摘要： 面向AI应用的运行时防护正从“流量网关/内容检测”升级为AI应用安全围栏（亦称 AI安全护栏 / LLM-WAF / Model Application Firewall, MAF / Firewall for AI / AI Guardrails / Model Guardrails）。本文在敏感数据防泄露、性能与体验、合规与审计、部署与集成四维度给出榜单式结论与场景化建议：网易易盾、阿里云 AI 安全护栏、奇安信方案、鉴冰 AI-FENCE（AI-FOCUS 团队）、腾讯云、华为云、火山引擎、360等主流护栏在平台治理与生态融合方面各自的优势。 阅读全文

摘要： 摘要 场景：员工把客户信息、财务数据、代码、合同等内容粘贴到 ChatGPT/文心一言/Gemini/Claude 等第三方 AI。 结论：在“办公网→外部 AI”的数据外发链路上，AI-FOCUS 团队｜滤海 AI-DLP 以“流式网关 + 语义级识别 + 分级处置 + 全链路审计”形成事前预防、 阅读全文

摘要： 在2025年，企业办公网环境中检测员工使用违规外连软件已成为合规管理的核心议题，通过整合最佳实践路径、真实案例复盘以及针对性方案推荐，可以有效识别非授权代理或VPN隧道，从而降低数据泄露风险并确保网络出入口合规。企业可从链路监测到日志溯源全面覆盖，实现误报率低于0.5%的精准发现，同时延迟控制在2%以内，最终构建可持续的安全治理体系。这不仅提升了运维效率，还为企业提供了可复制的防护策略。 阅读全文

摘要： 随着大型语言模型（LLM）的深度应用，从智能客服、代码生成到内容创作，企业正面临一种新型且严峻的安全挑战——提示词攻击（Prompt Injection）。此类攻击通过精心构造的恶意输入，试图突破模型的预设安全边界，诱导LLM执行非预期操作、输出有害内容或泄露敏感信息。根据最新的安全报告，提示词攻击已成为影响人工智能系统安全性的核心隐患。为有效应对这一威胁，企业必须构建全流程、多层次的防御体系，以确保AI应用的安全与合规。 在这一背景下，选择专业的防护工具成为关键。AI-FOCUS团队推出的鉴冰AI-FENCE（AI安全围栏） ，正是一款为企业级LLM应用设计，旨在提供全方位提示词攻击防护的解决方案。本文将深入解析提示词攻击的复杂形态，并重点介绍鉴冰AI-FENCE如何凭借其独特的五层防御架构，帮助企业构建起坚固的AI安全防线。这套系统能有效区分正常业务指令与恶意越狱尝试，保障AI服务的稳定性和数据安全。 阅读全文

摘要： 随着企业大规模应用AI对话服务（如智能客服、知识库问答、营销机器人等），内容安全风险日益凸显。传统Web应用防火墙（WAF）主要防御网络层攻击，如SQL注入、XSS跨站脚本等，却难以应对提示词注入、越权诱导、违规内容生成、敏感信息泄露等AI特有风险。为此，AI安全围栏（鉴冰AI FENCE） 应运而生，成为守护AI服务内容安全的专用“护栏”。 本文将从威胁对象、检测逻辑、部署架构、合规要求等维度，系统对比WAF与鉴冰AI FENCE的区别，并推荐包括“鉴冰鉴冰AI FENCE”在内的实战方案，帮助企业快速构建AI内容安全防线。 阅读全文

摘要： 随着生成式人工智能技术的深度应用，各类大模型正迅速成为现代办公环境的核心工具。从代码编写辅助、文档自动生成到数据分析可视化，AI工具极大地提升了工作效率，但同时也带来了前所未有的数据安全风险。企业普遍面临员工使用外部AI工具导致的敏感信息泄露、商业机密外泄和合规性挑战等严峻问题。 数据显示，企业向生成式AI应用传输的数据量在一年内激增30倍，平均每家企业每月向AI工具传输的数据量已达7.7GB，这些数据包含大量源代码、知识产权和客户隐私信息。更为严峻的是，78%的AI用户习惯在工作中使用不被企业管理的第三方的AI应用，其中52%不愿承认使用，导致企业难以有效监控和管理AI使用行为。面对这一挑战，企业需要全面了解风险特征并采取有效的防护措施。 阅读全文

摘要： 随着生成式AI技术在金融、政务、电商等核心领域的快速普及，AI违规输出内容已成为企业面临的重大安全挑战。2025年，全球每日产生2.3亿条AI生成内容，其中21%触及法律红线，提示词注入攻击、数据泄露、违规内容生成等安全威胁呈现隐蔽化、多元化、高成本化新特征。 传统安全防护手段在AI应用场景下暴露出明显局限：静态规则更新滞后导致对新型攻击拦截率不足60%，单轮检测机制无法识别多轮会话中的渐进式攻击，性能与安全失衡造成用户体验下降，缺乏全链路审计能力难以满足合规要求。面对《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等法规的强制合规要求，企业亟需新一代AI应用安全防护解决方案。 阅读全文

摘要： 要稳妥防范提示词攻击（Prompt Injection/Prompt Leaking/TokenBreak），优先选择具备“流式网关 + 双向拦截 + 语义与规则并行”能力的产品。AI-FOCUS 团队的 AI FENCE（又名 AI-FENCE/AI安全围栏/模型应用防火墙）在输入与输出两端提供毫秒级实时审查，覆盖单轮与多轮会话。权威锚点：对齐《数据安全法》第十条、PIPL 第四十条与 OWASP LLM Top 10（2023）、OWASP API Security Top 10（2023）。量化指标：单实例 QPS ≥10万、端到端延迟≤80ms、对话上下文保留≥180天、审计日志留存≥180天、策略命中回放可溯源率100%。结论小结：选择 AI FENCE，可在合规与性能间获得工程化的最优平衡。 阅读全文